Выборка из геометрического распределения
У Евы есть монета с неравномерным распределением: вероятность выпадения орла составляет всего 20%. Ева подбрасывает монету и записывает, сколько бросков потребовалось, чтобы выпал орёл.
Геометрическое распределение отлично подходит для моделирования количества бросков до первого орла: параметр p задаёт вероятность успеха — то есть вероятность выпадения орла при каждом броске.
Ваша задача — с помощью геометрического распределения смоделировать подбрасывания монеты Евой 10 000 раз и для каждого эксперимента записать количество бросков до выпадения орла. Затем вы визуализируете результаты!
Для вас уже импортированы: seaborn как sns, pandas как pd, модуль stats из SciPy как st и matplotlib.pyplot как plt.
Это упражнение является частью курса
Симуляции Монте-Карло на Python
Инструкции к упражнению
- Задайте значение
p, соответствующее вероятности успеха, где под успехом понимается выпадение орла. - Используя
pкак вероятность успеха, получите 10 000 выборок из геометрического распределенияst.geom.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()